Смещение и дисперсия являются частью ошибок прогнозирования модели. Модель с высоким смещением уделяет очень мало внимания обучающим данным и чрезмерно упрощает модель, что приводит к недообучению. Модель с высокой дисперсией уделяет большое внимание обучающим данным и плохо обобщает невидимые данные, что приводит к переоснащению.
Компромисс смещения и дисперсии — ключевая концепция машинного обучения, объясняющая взаимосвязь между сложностью модели и ее способностью обобщать невидимые данные. Это важно…
